python之删除连续 Pandas 中的前导 0

假设我有一个像这样的 DataFrame (df):

    A       B       C       D 
0  0.0000  0.0000  0.0000  0.1234 
1  0.0000 -0.9760 -0.5268 -0.4261 
2 -0.6277 -1.9284 -1.7718  3.4021 
3  0.0000  0.0000 -0.0013  2.2955 
4  0.6241 -1.9643 -0.6090  2.0827 

我想从每一行中删除前导 0.0000s，并将 NaN 作为新“校准”行后面的空白区域，如下所示:

    A       B       C       D 
0  0.1234  NaN     NaN     NaN    
1 -0.9760 -0.5268 -0.4261  NaN    
2 -0.6277 -1.9284 -1.7718  3.4021 
3 -0.0013  2.2955  NaN     NaN    
4  0.6241 -1.9643 -0.6090  2.0827 

是否有一个简单的 pandas 函数可以做到这一点？

请您参考如下方法:

让我们使用mask、eq、apply和dropna:

df.mask(df.eq(0)).apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values,index=x.index[:len(x.dropna())]),axis=1) 

输出:

        A       B       C       D 
0  0.1234     NaN     NaN     NaN 
1 -0.9760 -0.5268 -0.4261     NaN 
2 -0.6277 -1.9284 -1.7718  3.4021 
3 -0.0013  2.2955     NaN     NaN 
4  0.6241 -1.9643 -0.6090  2.0827